## Analisis Performa Metode Klasifikasi Dataset Multi-Class Kanker Kulit Menggunakan KNN dan HOG
1 Sarwati Rahayu, 2 Sulis Sandiwarno, 3 Erwin Dwika Putra, 4 Marissa Utami, 5 Hadiguna Setiawan 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia 3,4,5 Research and Development, ESC Technology, Indonesia 3,4 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia
1 sarwati@mercubuana.ac.id, 2 sulis.sandiwarno@mercubuana.ac.id, 3 erwindwikap@gmail.com,
4 marissautami@umb.ac.id,
5 hadiguna.setiawan19@gmail.com Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-06-03 Accepted, 2024-06-07 Deteksi kanker kulit pada fase awal merupakan tantangan bahkan bagi dokter kulit. Penelitian ini bertujuan untuk menanalisis performa metode klasifikasi pada dataset multiclass kanker kulit menggunakan K-nearest neighbor (KNN) dan  histogram  of  oriented  gradients  (HOG).  Dataset  diambil  secara  publik dengan  nama  dataset  Skin  Cancer  MNIST:  HAM10000  dataset  berjumlah 10,015 data. Eksperimen pertama menggunakan dengan parameter pixels per cell  yaitu  8,8  dan  cells  per  block  yaitu  2,2  mendapatkan  akurasi  60,58%. Eksperimen kedua menggunakan dengan parameter pixels per cell yaitu 8,8 dan  cells  per  block  yaitu  2,2  mendapatkan  akurasi  60,58%.  Eksperimen terakhir menggunakan dengan parameter pixels per cell yaitu 8,8 dan cells per block yaitu 2,2 mendapatkan akurasi paling baik yaitu 61,43%.
Kata Kunci: KNN HOG skin cancer

## ABSTRACT
Keywords:
KNN HOG skin cancer Detection  of  skin  cancer  in  its  early  phase  is  a  challenge  even  for dermatologists. This study aims to analyze the performance of classification methods on multiclass skin cancer datasets using K-nearest neighbor (KNN) and  histogram  of  oriented  gradients  (HOG).  The  dataset  is  taken  publicly under  the  name  Skin  Cancer  MNIST  dataset:  HAM10000  dataset  totaling 10,015 data. The first experiment used the pixels per cell parameter of 8.8 and cells per block of 2.2 to get an accuracy of 60.58%. The second experiment used the pixels per cell parameter of 8.8 and cells per block of 2.2 to get an accuracy of 60.58%. The last experiment using the pixels per cell parameter of 8.8 and cells per block of 2.2 got the best accuracy of 61.43%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Sarwati Rahayu Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: sarwati@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Sekitar lebih dari satu juta kasus kanker kulit terjadi pada tahun 2018 secara global. Kanker kulit adalah salah satu  penyakit  dengan  pertumbuhan  tercepat  di  dunia.  Kanker  kulit  terjadi  terutama  karena  paparan  radiasi ultraviolet yang dipancarkan dari matahari [1]–[6]. Selain itu, jumlah pasien kanker meningkat akibat perilaku dalam merokok, adanya perubahan lingkungan, dan pengaruh faktor lain seperti radiasi, virus dan alkohol. Jenis  kanker  yang  paling  umum  dan  berbahaya  adalah  kanker  kulit.  Kanker  kulit  bisa  dalam  bentuk pembengkakan sel-sel kulit yang tidak biasa. Kanker kulit menyebar ke seluruh dunia dan merupakan penyakit berbahaya [7], [8].
Menurut  WHO,  kasus  melanoma  yang  didiagnosis  setiap  tahun  telah  meningkat  sebesar  53%,  dan tingkat kematiannya akan terus meningkat. Kesalahan diagnosis dini menyebabkan tingkat kesembuhan dan indeks kelangsungan hidup kurang dari 14%. Namun jika deteksi kanker kulit dapat dilakukan sejak dini, maka indkes  kelangsungan  hidup  dapat  meningkat  sekitar  97%.  Laporan  tentang  masalah  kanker  kulit  terus berkembang dengan jenis kanker yang paling umum adalah non-melanosit seperti karsinoma sel basal ( basal cell carcinoma ) dan karsinoma sel skuamosa ( squamous cell carcinoma ) [9], [10]. Sementara  itu,  kanker  kulit non-melanocytic adalah  bentuk  dasar  yang  dapat  ditemukan,  seperti karsinoma sel basal dan karsinoma sel skuamosa [6]. Untuk meningkatkan tingkat penyembuhan, diagnosis dini adalah hal utama karena jika kanker ini semakin lama dideteksi maka penyakit telah menembus cukup jauh ke dalam kulit maka dapat sulit disembuhkan dan menyebabkan kematian [11]. Diagnosis kanker kulit dini sangat membantu untuk pengobatan kanker, meskipun tetap ada kemungkinan keadaan tersebut tidak dapat disembuhkan ketika penyakit tersebut telah berkembang di luar kulit [12].
Diagnosis  juga  tergantung  pada  etnis,  paparan  sinar  matahari,  kebiasaan  sosial,  dan  riwayat  medis pasien. Prosedur medis untuk diagnosis kanker kulit memakan waktu dan sangat sulit karena pemrosesan lesi biopsi  ( biopsied  lesions ).  Dalam  perkembangan  teknologi  kedokteran,  teknologi  kecerdasan  artifisial memberikan kontribusi yang signifikan, terutama dalam pencitraan medis untuk menganalisis secara otomatis citra biopsied lesions.
Penelitian mengenai analisis dataset multiclass kanker kulit untuk deteksi kanker kulit telah dilakukan oleh beberapa peneliti [8], [13]–[15]. Penelitian oleh Huang et al., (2021) membahas mengenai deteksi kanker kulit  dengan  menggunakan  algoritma  deep  learning.  Algoritma  ini  digunakan  untuk  mendukung pengembangan  aplikasi  medis  berbasis deep  learning .  Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  adalah HAM10000 dermoscopy. Hasil dari penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 85,8% [13].
Penelitian  oleh  Popescu  et  al.  (2022)  mengusulkan  algoritma  pembelajaran  mendalam  berbasis convolutional  neural  network (CNN)  untuk  menganalisis  dataset  kanker  kuliat  HAM10000,  yang  dapat membedakan  lesi  kulit,  termasuk  melanoma.  Penelitian  ini  menganalisis  berbagai  model  CNN  untuk bagaimana hasil weight matrix, dan elemen-elemennya pada neural network [14]. Selanjutnya penelitian oleh Srinivasu et al. (2021) menggunakan algoritma mobileNet dan long short-term memory untuk menganalisis dataset kulit HAM10000. Penelitan ini mendapatkan akurasi sebesar 85% [15], [16].
Mengingat ketersediaan sumber daya yang terbatas, deteksi dini kanker kulit sangat penting. Diagnosis yang  akurat  dan  kelayakan  deteksi  sangat  penting  secara  umum  untuk  kebijakan  pencegahan  kanker  kulit. Deteksi kanker kulit pada fase awal merupakan tantangan bahkan bagi dokter kulit. Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini akan menggunakan teknologi model kecerdasan artifisial yaitu analisis performa metode klasifikasi  pada  dataset  multiclass  kanker  kulit  menggunakan k-nearest  neighbor (KNN)  dan histogram  of oriented gradients (HOG).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian yang diusulkan bekerja pada 7 kelas dari kanker kulit antara lain actinic keratoses and intraepithelial carcinoma/Bowen’s  disease (akiec), basal  cell  carcinoma (bcc), benign  keratosis-like  lesions (bkl), dermatofibroma (df), melanoma (mel), melanocytic nevi (nv), dan vascular lesions (vasc). Dataset diambil secara publik dengan nama dataset Skin Cancer MNIST: HAM10000 dataset berjumlah 10,015 data, seperti yang terlihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Contoh dataset
Metodologi penelitian yang diusulkan untuk deteksi kanker kulit dibagi menjadi tiga tahapan. Penelitian ini akan menggunakan teknologi model kecerdasan artifisial yaitu analisis performa metode klasifikasi pada dataset multiclass kanker kulit menggunakan k-nearest neighbor (KNN) dan histogram of oriented gradients (HOG). Ketiga fase ini dijelaskan di bawah ini secara rinci pada Gambar 2 .

## Gambar 2 Tahap Penelitian
Pertama, gambar input diteruskan ke tahap prapemrosesan kemudian pada fase berikutnya fitur dari citra  kanker  kulit  diekstraksi.  Teknik  ekstraksi  fitur histogram  of  oriented  gradients (HOG)  menggunakan distribusi arah gradien sebagai fitur. Fitur penting dari citra kanker kulit seperti gradien berorientasi diekstraksi menggunakan HOG [17]. Gradien citra citra kanker kulit bermanfaat karena besarnya gradien besar di sekitar tepi dan sudut karena hanya ada intensitas yang berubah secara tiba-tiba. Dalam menganalisis citra kanker kulit, informasi tepi dan sudut dianggap karena diperlukan untuk menentukan bentuk objek secara lengkap.
Selanjutnya,  algortima k-nearest  neighbor (KNN)  digunakan  untuk  pengukur  jarak  dalam mengklasifikasikan citra kanker kulit. Dalam tahap pelatihan, fitur vektor citra kanker kulit dibagi menjadi beberapa wilayah dan kemudian sesuai dengan kesamaan yang ada di antara mereka digabungkan ke wilayah tertentu. Untuk perhitungan kesamaan ukuran jarak digunakan pada citra kanker kulit, pada dasarnya dapat bekerja dengan baik jika pada kumpulan data kecil. Algoritma KNN menempatkan vektor pelatihan terdekat k terlepas dari label. Ketika citra kanker kulit baru X i diberikan untuk algoritma klasifikasi yang ditempatkan untuk k tetangga  terdekat  membentuk  titik  citra  kanker  kulit  baru  menggunakan  fungsi  jarak k yang  telah ditentukan [18].

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Eksperimen pertama menggunakan metode histogram of oriented gradients (HOG) dengan parameter pixels per cell yaitu 8,8 dan cells per block yaitu 2,2. Dengan menggunakan metode HOG, citra kanker kulit dibagi menjadi patch 8×8 piksel yang tidak tumpang tindih yang disebut sel, di mana gradien dihitung pada setiap piksel. Untuk setiap sel, normalisasi dilakukan di seluruh blok 2×2 sel yang menghasilkan vektor fitur citra. Hasil dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) (b)
Gambar 3 Hasil performa per kelas (a) dan confusion matrix (b) dari eksperimen pertama
Metode  deteksi  objek  biasanya  mengubah  citra  dari  ruang  piksel  ke  ruang  fitur  dimensional. Selanjutnya,  algoritma  klasifikasi  digunakan  untuk  menentukan  klasifkasi  kelas  kanker  kulit.  Metode histogram of oriented gradients (HOG) merupakan salah satu metode ekstraksi fitur yang digunakan secara luas untuk deteksi objek.  Fitur HOG memberikan trade-off yang baik antara akurasi dan kompleksitas deteksi dibandingkan dengan metode lain.
Eksperimen  kedua  menggunakan  metode histogram  of  oriented  gradients (HOG)  dengan  parameter pixels per cell yaitu 16,16 dan cells per block yaitu 2,2. Dengan menggunakan metode HOG, citra kanker kulit dibagi menjadi patch 16×16 piksel yang tidak tumpang tindih yang disebut sel, di mana gradien dihitung pada setiap piksel. Untuk setiap sel, normalisasi dilakukan di seluruh blok 2×2 sel yang menghasilkan vektor fitur citra. Hasil dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 4.
(a)
(b)
Gambar 4 Hasil performa per kelas (a) dan confusion matrix (b) dari eksperimen kedua
Eksperimen  ketiga  menggunakan  metode histogram  of  oriented  gradients (HOG)  dengan  parameter pixels per cell yaitu 32,32 dan cells per block yaitu 2,2. Dengan menggunakan metode HOG, citra kanker kulit dibagi menjadi patch 16×16 piksel yang tidak tumpang tindih yang disebut sel, di mana gradien dihitung pada setiap piksel. Untuk setiap sel, normalisasi dilakukan di seluruh blok 2×2 sel yang menghasilkan vektor fitur citra. Hasil dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 5 .
(a) (b)
Gambar 5 Hasil performa per kelas (a) dan confusion matrix (b) dari eksperimen ketiga
Parameter orientasi pada HOG adalah jumlah buckets yang akan dibuat. Jika akan membuat matriks 9 x 1, maka dapat diatur nilai orientasi ke 9. Parameter pixels per cell mendefinisikan ukuran sel untuk membuat histogram.  Sebagai  contoh,  penelitian  akan  menggunakan  8  x  8  sel,  sehingga  nilai  pixels  per  cell  dapat didefinikan nilai yang sama. Selanjutnya, parameter cells_per_block hyperparameter yang merupakan ukuran blok untuk menormalkan histogram. Parameter ini mendefinisikan sel per blok, bukan jumlah piksel. Hasil eksperimen secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil eksperimen HOG dan KNN HOG Klasifier Akurasi orientation pixels per cell cells per block visualize  multichannel 9 8, 8 2, 2 True True KNN 60,58% 9 16, 16 2, 2 True True KNN 60,58% 9 32, 32 2, 2 True True KNN 61,43%

## 4. KESIMPULAN
Mengingat ketersediaan sumber daya yang terbatas, deteksi dini kanker kulit sangat penting. Diagnosis yang  akurat  dan  kelayakan  deteksi  sangat  penting  secara  umum  untuk  kebijakan  pencegahan  kanker  kulit. Deteksi kanker kulit pada fase awal merupakan tantangan bahkan bagi dokter kulit. Penelitian ini bertujuan untuk menanalisis performa metode klasifikasi pada dataset multiclass kanker kulit menggunakan k-nearest neighbor (KNN)  dan histogram  of  oriented  gradients (HOG).  Dataset  diambil  secara  publik  dengan  nama dataset Skin Cancer MNIST: HAM10000 dataset berjumlah 10,015 data. Eksperimen pertama menggunakan dengan  parameter pixels  per  cell yaitu  8,8  dan cells  per  block yaitu  2,2  mendapatkan  akurasi  60,58%. Eksperimen  kedua  menggunakan  dengan  parameter pixels  per  cell yaitu  8,8  dan cells  per  block yaitu  2,2 mendapatkan akurasi 60,58%. Eksperimen terakhir menggunakan dengan parameter pixels per cell yaitu 8,8 dan cells per block yaitu 2,2 mendapatkan akurasi paling baik yaitu 61,43%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  merupakan  luaran  penelitian  skema  Penelitian  Internal  Kerjasama  Dalam  Negeri  (KDN), Universitas Mercu Buana.

## REFERENSI
[1]  R. Garg, S. Maheshwari, and A. Shukla, “Decision support system for detection and classification of skin cancer using CNN,” in Innovations in Computational Intelligence and Computer Vision , Springer, 2021, pp. 578–586.
[2]  V. Ayumi, “Application of Machine Learning for SARS-CoV-2 Outbreak,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 5, 2020.
[3]  V.  Ayumi,  “Studi  Pendahuluan:  Pengembangan  Aplikasi  m-BCARE  Untuk  Pasien  Penderita  Kanker Payudara,” JUSIBI (Jurnal Sist. Inf. dan E-Bisnis) , vol. 3, no. 1, pp. 26–33, 2021.
[4]  D. Ramayanti et al. , “Tuberculosis Ontology Generation and Enrichment Based Text Mining,” in 2020 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 2020, pp. 429– 434.
[5]  D.  I.  Sensuse,  P.  Kareen,  H.  Noprisson,  and  M.  O.  Pratama,  “Success  factors  for  health  information system  development,”  in 2017  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI) , 2017, pp. 162–167.
[6]  I. Nurhaida, V. Ayumi, H. Noprisson, A. Ratnasari, M. Utami, and E. D. Putra, “Web Development Using WISDM  and  RAD,”  in 2020  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI) , 2020, pp. 57–61.
[7]  A. M. De Marzo et al. , “Inflammation in prostate carcinogenesis,” Nat. Rev. Cancer , vol. 7, no. 4, pp. 256–269, 2007.
[8]  T. M. Alam et al. , “An Efficient Deep Learning-Based Skin Cancer Classifier for an Imbalanced Dataset,” Diagnostics , vol. 12, no. 9, p. 2115, Aug. 2022.
[9]  U. Leiter, T. Eigentler, and C. Garbe, “Epidemiology of skin cancer,” Sunlight, Vitam. D Ski. cancer , pp. 120–140, 2014.
[10]  K.  N.  Syrigos,  I.  Tzannou,  N.  Katirtzoglou,  and  E.  Georgiou,  “Skin  cancer  in  the  elderly,” In  Vivo (Brooklyn). , vol. 19, no. 3, pp. 643–652, 2005.
[11]  S. Jain, U. Singhania, B. Tripathy, E. A. Nasr, M. K. Aboudaif, and A. K. Kamrani, “Deep Learning- Based Transfer Learning for Classification of Skin Cancer,” Sensors , vol. 21, no. 23, p. 8142, 2021.
[12]  D. N. H. Thanh, V. B. Prasath, L. M. Hieu, and N. N. Hien, “Melanoma skin cancer detection method based on adaptive principal curvature, colour normalisation and feature extraction with the ABCD rule,” J. Digit. Imaging , vol. 33, no. 3, pp. 574–585, 2020.
[13]  H. Huang, B. W. Hsu, C. Lee, and V. S. Tseng, “Development of a light‐weight deep learning model for cloud applications and remote diagnosis of skin cancers,” J. Dermatol. , vol. 48, no. 3, pp. 310–316, 2021.
[14]  D. Popescu, M. El-Khatib, and L. Ichim, “Skin Lesion Classification Using Collective Intelligence of Multiple Neural Networks,” Sensors , vol. 22, no. 12, p. 4399, 2022.
[15]  P. N. Srinivasu, J. G. SivaSai, M. F. Ijaz, A. K. Bhoi, W. Kim, and J. J. Kang, “Classification of skin disease using deep learning neural networks with MobileNet V2 and LSTM,” Sensors , vol. 21, no. 8, p. 2852, 2021.
[16]  I. Nurhaida et al. , “Implementation of Deep Learning Predictor (LSTM) Algorithm for Human Mobility Prediction,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 18, p. 132, Nov. 2020.
[17]  S. P. Deore and A. Pravin, “Histogram of Oriented Gradients Based Off-Line Handwritten Devanagari Characters Recognition Using SVM, K-NN and NN Classifiers.,” Rev. d’Intelligence Artif. , vol. 33, no. 6, pp. 441–446, 2019.
[18]  S. Saeed, A. Abdullah, N. Z. Jhanjhi, M. Naqvi, and A. Nayyar, “New techniques for efficiently k-NN algorithm for brain tumor detection,” Multimed. Tools Appl. , vol. 81, no. 13, pp. 18595–18616, 2022.